from sklearn.base import TransformerMixin from sklearn.utils import as_float_array class MeanDiscrete(TransformerMixin): #计算出数据集的均值,用内部变量保存该值。 def fit(self, X, y=None): X = as_float_array(X) self.mean = np.mean(X, axis=0) #返回self,确保在转换器中能够进行链式调用(...
grid_search = GridSearchCV(ElasticNet(), param_grid, cv=5) grid_search.fit(X_train, y_train) best_model = grid_search.best_estimator_ 以上只是使用Scikit-learn进行机器学习的一般步骤,具体步骤可能因任务而异。Scikit-learn提供了丰富的工具和函数,可以根据具体需求进行选择和使用。 附录...
1.1 估计器(Estimator) 常直接理解成分类器,主要包含两个函数: fit():训练算法,设置内部参数。接收训练集和类别两个参数。 predict():预测测试集类别,参数为测试集。 大多数scikit-learn估计器接收和输出的数据格式均为numpy数组或类似格式。 1.2 转换器(Transformer) 转换器用于数据预处理和数据转换,主要是三个方...
大多数scikit-learn估计器接收和输出的数据格式均为numpy数组或类似格式。 1.2 转换器(Transformer) 转换器用于数据预处理和数据转换,主要是三个方法: fit():训练算法,设置内部参数。 transform():数据转换。 fit_transform():合并fit和transform两个方法。 1.3 流水线(Pipeline) sklearn.pipeline包流水线的功能: 跟...
本节和后面几个章节,将记录scikit-learn估计器。 估计器主要用于分类任务,主要有两个函数: fit() : 训练算法。2个参数:训练数据集,类别。 predict() : 预测算法,用以预测测试集类别,返回类别数组。 1个参数:测试集。 邻近算法 对新个体分类时,需要查找训练集,找到与该新个体最相似的个体,然后根据该个体所属...
from sklearn.metrics import accuracy_score #评分函数用精确度评估 lr_model = LogisticRegression() lr_model.fit(train_x,train_y) pred1 = lr_model.predict(train_x) accuracy1 = accuracy_score(train_y,pred1) print( '在训练集上的精确度: %.4f'%accuracy1) ...
fromsklearn.metricsimportaccuracy_score#评分函数用精确度评估 lr_model = LogisticRegression() lr_model.fit(train_x,train_y) pred1 = lr_model.predict(train_x) accuracy1 = accuracy_score(train_y,pred1) print('在训练集上的精确度: %.4f'%accuracy1)...
scikit-learn基础介绍 估计器(Estimator) 可以直接理解成分类器 主要包含两个函数:fit(x,y) 和 predict(x),分别是训练和预测算法 模型流程: # 拟合模型 model.fit(X_train, y_train) # 模型预测 model.predict(X_test) # 获得这个模型的参数 model.get_params() ...
本篇文章主要简单介绍sklearn中的数据预处理preprocessing模块,它可以对数据进行标准化。preprocessing 模块提供了数据预处理函数和预处理类,预处理类主要是为了方便添加到pipeline 过程中。 以下内容包含了一些个人观点和理解,如有疏漏或错误,欢迎补充和指出。 数据标
当您在训练或使用NotFittedError方法之前尝试使用分类器的.predict()方法时，就会发生.fit()。